其中 φ g e o m e t r i c( X ， Y ) φ_{geometric}(X，Y) φgeometric?(X，Y)是编码几何关系的势函数(potential function),势函数 φ k i n e m a t i c( X ， θ ) φ_{kinematic}(X，θ) φkinematic?(X，θ)对运动模型进行编码。 φ k i n e m a t i c( X ， θ ) φ_{kinematic}(X，θ) φkinematic?(X，θ)还可以编码硬约束，例如 X = X ( θ ) X = X(θ) X=X(θ)和/或软运动正则器，例如平滑项和非渗透项。
进一步假设运动学模型 φ k i n e m a t i c( X ， θ ) φ_{kinematic}(X，θ) φkinematic?(X，θ)已经捕获了模型点内的依赖性X。因此，以运动参数θ为条件，这些点在X中彼此独立。分布可以是进一步考虑为
遵循几项现有的工作，让每个模型点的几何分布为GMM，
其中 p ( x i ∣ y ) = N ( x i ; y i , ∑ x y z) p(x_i|y)=N(x_i;y_i,sum_{xyz}) p(xi?∣y)=N(xi?;yi?,∑xyz?)是高斯分布的概率密度函数（PDF）, y i y_i yi?是高斯质心，并且 ∑ x
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